Внедрение ИИ. Лучшие практики и технологии

В дни Петербургского международного экономического форума на площадке «Медиадома» ИД «Коммерсантъ» прошла сессия «Внедрение ИИ. Лучшие практики и технологии». Участники дискуссии обсудили, какие задачи искусственный интеллект уже решает в российских компаниях, где внедрение ИИ дает измеримый экономический эффект и какие барьеры мешают бизнесу быстрее переходить от экспериментов к промышленному применению технологий.

Модератором сессии выступила глава ИТ-отдела, телекоммуникаций и медиа «Коммерсанта» Татьяна Исакова. Открывая дискуссию, она отметила, что 2026 год становится периодом перехода от пилотов и экспериментов к практической эксплуатации ИИ-решений. По ее словам, задача сессии состояла в том, чтобы говорить не об искусственном интеллекте как об абстрактной технологии, а о конкретных кейсах крупных компаний. В центре обсуждения оказались маркетинг, клиентский сервис, телекоммуникации, финансы, кибербезопасность, юридические риски, HR и операционная эффективность.

Генеральный директор и сооснователь проектов «Кибердом» и «Киберэтаж» Сергей Калмыков рассказал, что в его проектах ИИ уже применяется прежде всего в маркетинге и IT. По его словам, подготовка материалов для мероприятий — регистрационных форм, рассылок, лендингов, анонсов, key visual и видео — с использованием ИИ сократилась с нескольких дней до минут. Отдельно он выделил способность нейросетей быстро визуализировать идеи: это позволяет команде быстрее прийти к единому пониманию будущего проекта и перейти к реализации. В IT-направлении, по словам господина Калмыкова, ИИ помогает при сканировании кода и обработке информации, поступающей с сайтов, приложений и устройств умного дома. Еще одним практическим кейсом он назвал синхронный перевод на международных мероприятиях, который теперь можно организовывать в реальном времени без традиционной инфраструктуры кабин и переводческого оборудования.

Директор по развитию искусственного интеллекта Московской биржи Армен Амирханян отметил, что Мосбиржа системно занимается ИИ с 2024 года и развивает как внешние AI-first-продукты, так и внутренние решения для сотрудников. Среди внешних продуктов он выделил FinGPT — копайлот для розничного инвестора, доступный на ресурсах Московской биржи и маркетплейсе «Финуслуги». Во внутреннем контуре компания использует MOEX Insight, MOEXGPT и ИИ-агентов, которые подключаются к встречам, транскрибируют их и помогают формировать инсайты в режиме реального времени. Отдельно господин Амирханян рассказал о хакатоне для автономных торговых ИИ-агентов: разработчикам предложили создать алгоритмы, которые участвуют в виртуальных торгах без вмешательства человека. По его словам, интерес к проекту оказался на 600–700% выше ожиданий, а сам эксперимент помогает бирже понять, какие данные, инструменты и инфраструктура потребуются для развития агентской экономики на финансовом рынке.

Директор по маркетингу и развитию основных услуг бизнес-сегмента «Билайна» Сергей Субботин рассказал о применении ИИ в телекоммуникациях и коммуникациях с корпоративными клиентами. В техническом контуре, по его словам, модели помогают управлять базовыми станциями и направлять сектора так, чтобы поддерживать качество связи для клиента в моменте. В B2B-маркетинге «Билайн» автоматизировал CVM-систему: если раньше коммуникациями управляли таргетологи и продуктовые команды, то теперь предложения формируются с учетом скоринга клиента по сотням атрибутов. После внедрения look-alike-моделей конверсия в сделку в B2B выросла с 20% до 31%. Следующим этапом стало соединение скоринга с ИИ-агентами, которые общаются с клиентами в мессенджерах и соцсетях: это позволило повысить конверсию в согласие с 2–4% при роботизированных обзвонах до 20%.

Генеральный директор Центра искусственного интеллекта МТС MWS AI Денис Филиппов отметил, что наиболее заметный финансовый эффект от ИИ сейчас дают клиентский сервис, IT-разработка и административные функции. В качестве примера он привел проекты для клиентского обслуживания МТС, где масштаб абонентской базы создает высокую нагрузку на контакт-центр. По его словам, внедрение генеративного ИИ и ИИ-агентов позволило приблизить качество автоматизированного обслуживания к работе оператора-человека, а финансовый эффект проекта уже оценивается более чем в миллиард рублей. В IT-разработке, добавил он, ИИ меняет не только скорость работы программистов, но и сам процесс создания продуктов: продуктовый менеджер теперь может за несколько часов получить рабочий прототип будущего решения. В HR и других административных функциях ИИ-агенты берут на себя первичную обработку откликов и рутинные операции, оставляя человеку этап принятия решений.

Партнер Ermolina & Partners Михаил Шолохов обратил внимание на юридические ограничения и риски, которые сопровождают внедрение ИИ. По его словам, для юридической отрасли ключевым вопросом остается конфиденциальность: компании не всегда могут полностью контролировать, куда уходят данные, загруженные в ИИ-системы. Он отметил, что типовые и неконфиденциальные задачи действительно могут быть упрощены с помощью ИИ, однако при работе с чувствительной информацией юристы сохраняют осторожный подход. Отдельно господин Шолохов остановился на персональных данных: для обучения и работы ИИ требуется как можно больше данных, тогда как логика регулирования предполагает минимизацию их обработки. Среди рисков он назвал трансграничную передачу данных, ужесточение требований к согласию, рост штрафов за нарушения и появление новых видов ответственности за утечки.

Заместитель президента—председателя правления «Ростелекома» Дарий Халитов отметил, что тема искусственного интеллекта во многом остается хайповой, однако для крупных компаний ИИ уже стал практической частью бизнес-процессов. По его словам, «Ростелеком» выступает одновременно крупным потребителем ИИ-сервисов и поставщиком решений для B2B-сегмента и государства. Господин Халитов рассказал, что портфель коммерческих проектов компании в области ИИ уже превышает 1 млрд руб., а 52 тыс. сотрудников ежедневно работают в единой AI- и MLOps-платформе, где доступно более 30 нейросетей. Он также отметил применение ИИ в цифровых продуктах компании, включая онлайн-кинотеатр Wink, где агенты используются как в технической поддержке, так и в производственных процессах. Говоря о перспективах, он подчеркнул, что ключевая задача 2026 года — избавиться от страха перед ИИ и рассматривать его как инструмент повышения эффективности и созидания.

Отдельный блок дискуссии был посвящен барьерам внедрения искусственного интеллекта. Сергей Калмыков выделил четыре ключевых препятствия: недостаточную осознанность пользователей, экономику проектов, сопротивление сотрудников и вопросы безопасности. По его словам, бизнесу важно не внедрять ИИ ради самого факта внедрения, а заранее считать экономический эффект и объяснять сотрудникам, что ИИ не забирает работу, а помогает делать ее быстрее и качественнее. Денис Филиппов добавил, что компаниям важно различать облачные решения и системы, развернутые внутри защищенного контура организации. Дарий Халитов обратил внимание на разрыв между возможностями современных потребительских моделей и тем, что доступно компаниям в корпоративном контуре из-за требований безопасности и инфраструктурных ограничений.

Участники также обсудили международный опыт, open source и технологический суверенитет. Денис Филиппов отметил, что в мире развиваются две модели — проприетарные системы и open source, причем российские компании активно накапливают опыт адаптации открытых решений под национальную, экономическую и отраслевую специфику. В то же время прямое использование зарубежных облачных сервисов в российских бизнес-процессах ограничено вопросами оплаты, поддержки и безопасности. Сергей Субботин обратил внимание на опыт азиатских телеком-компаний, которые сначала внедряют ИИ-агентов в собственные производственные цепочки и только затем коммерциализируют такие решения. Армен Амирханян, говоря о мировых трендах, отметил, что снижение порога входа в создание цифровых продуктов усиливает конкуренцию за внимание аудитории и повышает роль маркетинга.

Говоря о регулировании ИИ, эксперты отметили, что бизнес ожидает от государства не запретов, а понятных правил и мер поддержки. Сергей Калмыков подчеркнул, что в сферах, связанных с критической инфраструктурой, безопасностью страны, жизнью и здоровьем людей, регулирование должно быть жестким, тогда как в остальных областях предпочтительны мягкие режимы и экспериментальные правовые форматы. Денис Филиппов отметил, что при создании суверенных моделей важно не ограничивать их обучение только русскоязычными данными, поскольку большие языковые модели опираются на весь массив знаний, накопленный человечеством. Михаил Шолохов добавил, что будущий закон должен задать общий фреймворк и обозначить «красные флаги», а отраслевые вопросы, вероятно, будут регулироваться отдельными нормами. Дарий Халитов выразил мнение, что рамочный закон сам по себе не станет драйвером массового внедрения ИИ в малом и среднем бизнесе: для этого нужны доступная GPU-инфраструктура, облачные сервисы и поддержка модели AI-as-a-Service.

В финале сессии эксперты обсудили ожидания от развития ИИ до конца 2026 года. Сергей Калмыков подчеркнул, что ИИ не стоит ни обожествлять, ни демонизировать: это мощный инструмент, результат применения которого зависит от человека, его мышления и вкуса. Армен Амирханян предположил, что в России в ближайшие годы появятся компании с миллиардным оборотом и минимальным числом сотрудников, а торговые ИИ-агенты станут заметной частью финансового рынка. Сергей Субботин назвал одним из ключевых трендов агентный ИИ, который будет глубже проникать в корпоративные процессы, но потребует от людей большей готовности доверять новым инструментам. Денис Филиппов заявил, что верит в симбиоз естественного и искусственного интеллекта: человек по-прежнему должен ставить задачу и критически оценивать результат, особенно с учетом риска галлюцинаций моделей. Михаил Шолохов выразил надежду, что после снижения хайпа компании будут внедрять ИИ там, где он действительно нужен, а не ради самого внедрения.

Участники дискуссии сошлись во мнении, что искусственный интеллект уже перестал быть исключительно экспериментальной технологией и стал частью практической повестки российского бизнеса. При этом эффективность его внедрения будет зависеть не только от качества моделей, но и от зрелости данных, инфраструктуры, экономики проектов, регулирования и готовности сотрудников перестраивать рабочие процессы. Главный вывод сессии — ИИ дает бизнесу новые возможности, но требует ответственного, расчетного и осмысленного применения.

По данным глобального исследования платформы Infobip, 90% крупного бизнеса планирует внедрение ИИ-агентов в ближайшие пару лет. 62% компаний ожидают ROI>100% от внедрения ИИ (в среднем 171%). 73% клиентов считают, что компании понимают их потребности, и ожидают единый опыт во всех каналах. 41% компаний отмечают рост конверсии благодаря агентному ИИ.
При этом, по данным MIT, 95% пилотов ИИ-решений терпят неудачу из-за неправильно выбранных шагов на пути внедрения.
Скорейшему внедрению может способствовать итеративное улучшение настроек — архитектура, промпты, параметры. От качества данных зависит и степень обучаемости, и в конечном итоге эффективность внедрения ИИ-модели. Обогащение базы знаний – первый шаг, на который обращают внимание ведущие эксперты отрасли. Донастройка модели также проходит за счет точечной подстройки весов под конкретную задачу.
— Какие лучшие практики внедрения ИИ-решений уже есть на российском рынке?
— Что может взять российская структура из опыта международных корпораций?
— Как новая регуляторика по ИИ может отразиться на ускорении развития ИИ-моделей?
Эти и другие вопросы обсудят эксперты в ходе сессии в рамках Медиадома.